Не болтать.
Решать.
Jev — первая модель класса System One: совершенно новый тип ИИ, созданный для машин, а не для разговоров. Неструктурированное состояние на входе — типобезопасные вероятностные решения на выходе. Без генерации токенов. Без галлюцинаций. Калиброванные ответы за 70–500 мс.
Совершенно новый класс интеллекта
Jev отказывается от генерации текста и взамен получает супервозможности, недоступные LLM.
Калиброванная уверенность
Каждый ответ содержит эпистемически честную вероятность. Выше уверенность — выше точность, стабильно.
Ноль галлюцинаций
Выходы — заранее определённые типобезопасные значения. Модель не может сбиться, потому что не генерирует свободный текст.
Задержка 70–500 мс
Параллельный сэмплер создаёт все выходы одним запросом. В 40–200 раз быстрее передовых LLM на задачах System One.
Типобезопасность на уровне архитектуры
Структуры выходов определены заранее. Ошибки типов математически невозможны.
Обучение RLCD
Reinforcement Learning for Calibrated Decisions — оптимизация на честные вероятности, а не на человеческие чат-предпочтения.
Нативно для софта
Думайте о Jev как о вызове функции с передовым интеллектом. Встраивайте в обычный код как умный if.
Обычные LLM vs Jev
На два порядка быстрее, дешевле и надёжнее в структурированных решениях.
От состояния к решению за 3 шага
Встраивайте Jev в код как вызов функции.
Определите выход
Объявите типобезопасную структуру нужных решений — классификация, оценка, маршрутизация или ветвление.
Передайте состояние
Подайте неструктурированный контекст — абзац, лог, профиль пользователя — как вход. Без prompt-инжиниринга.
Получите калиброванные ответы
Типобезопасные значения с оценками уверенности за миллисекунды. Комбинируйте в любой воркфлоу.
Создан для автоматизации, а не для болтовни
Везде, где софту нужны быстрые и надёжные решения, Jev подходит.
Нечёткие правила решений
Замените хрупкие if-цепочки калиброванными ИИ-решениями.
Интеллектуальная маршрутизация
Маршрутизируйте тикеты, лиды и запросы по оценке уверенности.
Извлечение данных
Извлекайте структурированные поля из неструктурированного текста.
Оценка качества
Оценивайте любые входы по вашим критериям.
Умные воркфлоу
Классификация, маршрутизация, оценка, извлечение и ветвление там, где рукописные правила слишком хрупки.
ПодробнееМатематические гарантии, а не обещания
Надёжность Jev — следствие архитектуры, а не надстроек сверху.
Ноль ошибок типов
Структуры выходов заданы заранее. Ошибки типов математически невозможны — не просто «маловероятны».
Без галлюцинаций
Jev никогда не генерирует свободный текст. Он не может ничего выдумать, потому что не создаёт строки.
Эпистемически честный
Когда Jev говорит «95% уверенности», он прав в 95% случаев. RLCD-обучение гарантирует честные вероятности.
Последовательность по дизайну
Похожие входы дают похожие ответы. Детерминированное поведение, на которое может опереться система.
Создано соинвентором ChatGPT
Diogo Almeida был соинвентором методов за ChatGPT — затем потратил 2 года на создание следующего поколения.
Прозрачные цены
$0.042 за миллион входных токенов. Выходные токены бесплатны — слишком дёшево, чтобы считать.
Certified & Compliant with
Частые вопросы
Не нашли ответ? Напишите нашей команде.
Чем Jev отличается от ChatGPT и других LLM?
Jev — не чат-бот. Это System One Model для структурированных решений. Он никогда не генерирует текст — возвращает типобезопасные значения с калиброванными вероятностями. Это делает его в 40–200 раз быстрее, значительно дешевле и невосприимчивым к галлюцинациям.
Что значит «System One»?
Из психологии: система 1 — быстрое интуитивное мышление, система 2 — медленное обдуманное рассуждение. Jev автоматизирует быстрые повторяющиеся решения, которые софт принимает миллионы раз в день, — медленное рассуждение остаётся людям или LLM.
Может ли Jev заменить мой LLM?
Нет — в этом и суть. Jev обрабатывает структурированные решения (классификация, маршрутизация, оценка, извлечение). Ваш LLM продолжает отвечать за открытую генерацию. Они дополняют друг друга: LLM для чата, Jev для автоматизации.
Как Jev избегает галлюцинаций?
Пространство выходов Jev заранее определено типобезопасными значениями. Он не генерирует свободные строки и потому не может выдать информацию, не соответствующую заданной структуре. Ошибки типов математически невозможны.
Какой метод обучения использует Jev?
RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions) — новый метод, оптимизированный на эпистемически честные вероятности, а не на человеческие чат-предпочтения.
Сколько это стоит?
Входные токены — $0.042 за миллион ($42 за миллиард). Выходные токены бесплатны. При том же уровне интеллекта Jev на задачах System One на два порядка дешевле передовых LLM.
Начните строить с Jev
Jev на стадии раннего доступа. Расскажите о вашем сценарии — поможем с подключением.